【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉、计算机图形学，具体涉及一种无源域高置信度的大空间定位方法及系统。
技术介绍
1、在大空间沉浸式游览体验中，精确的位置定位不仅是技术实现的关键环节，更是提升用户体验的重要因素。通过精确定位，系统可以识别出游客当前所在的具体位置，并据此提供定制化的虚拟内容和服务。例如，在沉浸式的ar/vr博物馆游览体验中，当游客接近某个特定的文物古迹时，系统可以根据其位置信息自动加载相关的背景介绍、历史故事或是3d重建模型，使游客能够获得更加深入和生动的文化体验。此外，系统还能根据游客的位置推荐游览亮点，优化游览路径，确保每位游客都能以最高效的方式探索博物馆内的精华。
2、尽管基于深度学习的大空间定位模型已经取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，现有的无监督域适应方法通常依赖于初始域(源域)的大量标注数据。然而，在很多场景下，这种对源数据的依赖性成为了限制其广泛应用的主要障碍。尤其是在涉及隐私敏感的应用场景中，如医疗保健或个人身份信息保护，访问源域数据可能违反隐私政策或法律法规，导致数据无法共享或使用。同...
【技术保护点】
1.一种无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，基于知识蒸馏网络，构建所述位置定位模型；其中，知识蒸馏网络通过教师-学生网络结构实现自监督学习；教师网络生成伪标签，指导学生网络的训练；学生网络利用这些伪标签进行训练，适应目标域数据。
3.根据权利要求1所述的无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，所述位置定位模型采用贝叶斯优化框架优化位置定位模型的参数θ，
4.根据权利要求1所述的无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，训练所述位置定位模型的...
【技术特征摘要】
1.一种无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，基于知识蒸馏网络，构建所述位置定位模型；其中，知识蒸馏网络通过教师-学生网络结构实现自监督学习；教师网络生成伪标签，指导学生网络的训练；学生网络利用这些伪标签进行训练，适应目标域数据。
3.根据权利要求1所述的无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，所述位置定位模型采用贝叶斯优化框架优化位置定位模型的参数θ，
4.根据权利要求1所述的无源域高置信度的大空间定位方法，其特征在于，训练所述位置定位模型的方法包括：采用多目标优化，通过结合绝对误差、方差和时间衰减权重，衡量模型的精度、稳定性和动态适应性；同时，引入通过时间衰减权重ψ(t)来适应动态环境：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：方顺，方应丰，张志恒，于芳，
申请(专利权)人：北京广安渲光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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